Sicherheitsanfälligkeiten von Graph Neural Networks bei der Linkvorhersage

Graph Neural Networks (GNNs) sind fortgeschrittene Modelle, die Daten analysieren, die in Graphen strukturiert sind, wie soziale Netzwerke oder Transportsysteme. Diese Modelle haben sich in vielen praktischen Anwendungen als sehr effektiv erwiesen. Allerdings zeigen aktuelle Studien, dass sie Sicherheitsanfälligkeiten haben, insbesondere gegen sogenannte Backdoor-Angriffe.

Backdoor-Angriffe beinhalten das Einbetten versteckter Trigger in das Modell während des Trainings. Wenn diese Trigger in neuen Daten vorhanden sind, führen sie dazu, dass das Modell falsche Vorhersagen trifft. Zum Beispiel, wenn das Modell normalerweise vorhersagt, dass zwei Knoten nicht verbunden sind, kann das Einfügen eines Triggers dazu führen, dass es fälschlicherweise schlussfolgert, dass sie verbunden sind. Das ist ein ernstes Problem für die Sicherheit von GNNs, besonders wenn die Trainingsdaten aus unzuverlässigen Quellen stammen.

Die meisten aktuellen Forschungen zu Backdoor-Angriffen konzentrieren sich auf Graphklassifikation und Knotenklassifikation. Es gibt wenig Informationen darüber, wie diese Angriffe Linkvorhersageaufgaben beeinflussen, die für Aufgaben wie das Empfehlen von Freunden in sozialen Netzwerken oder das Ausfüllen fehlender Informationen in Wissensgraphen entscheidend sind.

#Linkvorhersage und ihre Bedeutung

Linkvorhersage dreht sich darum, zu schätzen, ob eine Verbindung zwischen zwei Knoten in einem Graphen besteht. Diese Aufgabe ist wichtig für verschiedene Anwendungen, wie das Empfehlen von Verbindungen in sozialen Medien oder das Vorhersagen von Interaktionen in biologischen Netzwerken. GNNs berücksichtigen sowohl die Merkmale der Knoten als auch die Struktur des Graphen, um genaue Vorhersagen über Links zu treffen.

Trotz ihrer Effektivität sind GNNs anfällig für Backdoor-Angriffe, die ihre Vorhersagen manipulieren können. Es ist wichtig, diese Verwundbarkeiten zu erkennen, um die Sicherheit von Anwendungen zu verbessern, die auf Linkvorhersage angewiesen sind.

#Was sind Backdoor-Angriffe?

Backdoor-Angriffe sind eine Art von böswilligem Angriff, bei dem spezifische Muster, sogenannte Trigger, in die Trainingsdaten eingeführt werden. Dies ermöglicht Angreifern, das Verhalten des Modells zu kontrollieren, sobald es zur Vorhersage verwendet wird. Bei einem Backdoor-Angriff lernt das Modell, die Anwesenheit eines Triggers mit einem bestimmten Ergebnis zu assoziieren, was zu falschen Vorhersagen führt, wenn der Trigger aktiviert wird.

Wenn zum Beispiel ein Modell darauf trainiert wird, vorherzusagen, ob zwei Knoten verbunden sind und lernt, dass bestimmte Merkmale eine Verbindung nur darstellen, wenn ein Trigger vorhanden ist, kann das zu falschen Annahmen führen, wenn dieser Trigger verwendet wird.

Diese Angriffsarten sind besonders besorgniserregend, da sie unbemerkt bleiben können, bis es zu spät ist. Ein Backdoor-Modell kann unter normalen Bedingungen gut abschneiden, scheitert jedoch spektakulär, wenn es mit Daten konfrontiert wird, die Trigger enthalten. Das stellt ein erhebliches Risiko für die Vertrauenswürdigkeit von GNN-Modellen in praktischen Anwendungen dar.

#Bestehende Forschung zu Backdoor-Angriffen

Obwohl Backdoor-Angriffe in Bereichen wie Bildverarbeitung und Sprachverarbeitung gut untersucht wurden, ist ihr Einfluss auf GNNs weniger verstanden. Die meisten bestehenden Arbeiten haben sich auf Graphklassifikations- und Knotenklassifikationsaufgaben konzentriert. Die wenigen Studien, die sich auf Linkvorhersage konzentrieren, wie LB und DLB, haben dynamische Graphen und den Einsatz komplexer Trigger hervorgehoben.

LB konzentriert sich darauf, einen zufälligen Teilgraphen als Trigger zu optimieren, was eine beträchtliche Menge an Angriffsressourcen erfordert. DLB hingegen arbeitet mit dynamischen Graphen und zielt darauf ab, variable Trigger zu entwerfen.

Beide Methoden sind jedoch in der Praxis und der Tarnung begrenzt. Unser Papier stellt einen neuen Ansatz für Backdoor-Angriffe in der Linkvorhersage vor, indem es einen einzelnen Knoten als Trigger verwendet, der weniger auffällig und einfacher zu implementieren ist.

#Unser Vorschlag für Backdoor-Angriffe in der Linkvorhersage

Dieses Papier bietet eine neuartige Methode zur Durchführung von Backdoor-Angriffen in Linkvorhersageaufgaben mit GNNs. Die zentrale Idee ist, einen einzelnen Knoten als Trigger zu verwenden, was einen effizienten und gleichzeitig stealthy Ansatz zur Einbettung eines Backdoors im Modell ermöglicht.

#Die Schritte unseres Angriffs

1. Trigger-Knoten-Erstellung: Ein neuer Knoten wird erstellt, der als Trigger dient. Die Merkmale dieses Knotens werden so generiert, dass sie sich von anderen Knoten im Graphen unterscheiden. Durch die Analyse der Häufigkeit der Merkmale innerhalb des Datensatzes können wir Merkmale für den Trigger auswählen, die unter normalen Knoten seltener auftreten.

2. Auswahl der Zielknoten-Paare: Als nächstes wählen wir nicht verbundene Knotenpaare im Graphen aus, in die der Trigger injiziert wird. Der Auswahlprozess konzentriert sich auf Paare mit spärlichen Merkmalen, was bedeutet, dass die Knoten weniger Nicht-Null-Elemente in ihren Merkmalsvektoren haben.

3. Vergiftung des Datensatzes: Die ausgewählten Zielknotenpaare werden dann mit dem Trigger-Knoten verbunden. Dies verändert effektiv die nicht verbundenen Paare in verbundene Paare während der Trainingsphase des Modells und bettet das Backdoor im Modell ein.

4. Aktivierung des Backdoors: Während der Vorhersagephase, wenn der Trigger-Knoten mit einem der Zielpaare verbunden ist, wird das Modell fälschlicherweise vorhersagen, dass eine Verbindung besteht. Wenn der Trigger in den Eingaben fehlt, funktioniert das Modell korrekt.

#Experimentelle Bewertung

Um die Effektivität unseres Backdoor-Angriffs zu validieren, haben wir Experimente mit vier populären Modellen auf vier Benchmark-Datensätzen durchgeführt. Wir haben die Erfolgsquote des Angriffs bewertet, also wie oft das Modell falsche Vorhersagen aufgrund des Backdoors gemacht hat, als es aktiviert wurde.

#Verwendete Datensätze und Modelle

Die in unseren Experimenten verwendeten Datensätze umfassen Cora, CiteSeer, CS und Physics. Jeder Datensatz besteht aus einer Graphstruktur, in der die Knoten Entitäten wie Forschungspapiere repräsentieren und die Kanten Beziehungen zwischen ihnen darstellen.

Wir haben unseren Angriff an vier verschiedenen GNN-Modellen getestet:

• Graph Auto-Encoder (GAE)
• Variational Graph Auto-Encoder (VGAE)
• Adversarial Regularized Graph Auto-Encoder (ARGA)
• Adversarial Regularized Variational Graph Auto-Encoder (ARVGA)

Diese Modelle nutzen verschiedene Techniken für die Linkvorhersage und helfen uns, die Wirksamkeit unseres Angriffs in verschiedenen Szenarien zu bewerten.

#Ergebnisse und Analyse

Die Ergebnisse unserer Experimente zeigten, dass unser Backdoor-Angriff hohe Erfolgsquoten mit minimalen Auswirkungen auf die Gesamtgenauigkeit des Modells aufrechterhielt. Wenn der Angriff das Backdoor aktivierte, erreichten wir Erfolgsquoten von über 89% in den meisten Szenarien, mit nur einem leichten Rückgang der Genauigkeit der sauberen Vorhersagen des Modells.

Die Experimente bestätigten auch, dass die Vergiftungsraten, die den Anteil des Datensatzes messen, den wir verändert haben, niedrig waren. Das zeigt, dass unser Angriff sowohl effektiv als auch unauffällig ist, da er die Chancen auf Erkennung minimiert.

#Vergleich mit bestehenden Methoden

Beim Vergleich unserer Methode mit bestehenden Backdoor-Angriffsmethoden fanden wir heraus, dass unser Ansatz nicht nur effektiv, sondern auch effizienter war. Unsere Verwendung eines einzelnen Knotens als Trigger ermöglicht ein niedrigeres Interferenzniveau mit den Trainingsdaten, was es schwieriger macht, ihn zu erkennen. Traditionelle Methoden, die sich auf komplexe Teilgraphen stützen, erfordern mehr Ressourcen und werden eher als Manipulation erkannt.

#Fazit und zukünftige Arbeiten

Dieses Papier hebt eine bedeutende Verwundbarkeit von GNNs im Kontext der Linkvorhersage hervor und zeigt die Effektivität eines Backdoor-Angriffs mit einem einzelnen Triggerknoten. Da GNNs in verschiedenen Bereichen weit verbreitet sind, ist es entscheidend, diese Sicherheitsbedrohungen anzugehen und robustere Abwehrmechanismen gegen potenzielle Angriffe zu entwickeln.

Zukünftige Forschungen sollten sich darauf konzentrieren, Abwehrmechanismen gegen solche Backdoor-Angriffe zu schaffen und die Auswirkungen dieser Verwundbarkeiten in realen Szenarien weiter zu erforschen. Da das Interesse an GNNs weiter wächst, wird es entscheidend sein, die Sicherheit dieser Modelle zu gewährleisten, um das Vertrauen in datengestützte Anwendungen aufrechtzuerhalten.